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Model: Itaking/itakura-v2_300m-pretrain-cpt-sft-model Source: Original Platform
license, language, tags, pipeline_tag, base_model
| license | language | tags | pipeline_tag | base_model | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| apache-2.0 |
|
|
text-generation | your_username/olmo2-300m-cpt |
OLMo-2 300M — SFT (Supervised Fine-Tuning)
OLMo-2 ~300M の CPT モデルに Tülu-3 SFT ミックスで instruction tuning したモデルです。 質問への回答・指示への応答が可能になります。
Model Architecture
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Base config | allenai/OLMo-2-0425-1B(config のみ・重みは使用せず) |
| Parameters | ~300M |
| hidden_size | 1024 |
| num_hidden_layers | 16 |
| num_attention_heads | 16 |
| num_key_value_heads | 8 (GQA) |
| intermediate_size | 4096 |
| Tokenizer | allenai/OLMo-2-0425-1B |
Training Pipeline
| Stage | モデル | データ | トークン数 |
|---|---|---|---|
| 1. Pretrain | ランダム初期化 | FineWeb | ~1.5B |
| 2. CPT | Stage 1 出力 | FineWeb-Edu 60% + Wikipedia JA 40% | ~0.3B |
| 3. SFT(このモデル) | Stage 2 出力 | Tülu-3 SFT mixture | 100K samples |
SFT Training Details
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Dataset | allenai/tulu-3-sft-mixture (100K samples) |
| Learning rate | 5e-6 (linear decay) |
| Warmup ratio | 0.03 |
| Epochs | 2 |
| Batch size (effective) | 64 seq |
| Max seq length | 2048 |
| Hardware | NVIDIA RTX 4090 24GB |
| Framework | TRL SFTTrainer |
Usage
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "your_username/olmo2-300m-sft"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
messages = [{"role": "user", "content": "日本語で自己紹介してください。"}]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
Intended Use
- 英日バイリンガルの質問応答・テキスト生成
- LLM トレーニングパイプラインの学習・研究目的
- DPO(Stage 4)のベースモデルとして使用
Limitations
- DPO による alignment は未実施のため、有害な出力の抑制は限定的
- データ量・モデルサイズともに小規模のため、品質は限定的
- 事実の正確性を保証しない
Training Data Attribution
| データセット | ライセンス |
|---|---|
| FineWeb-Edu (HuggingFaceFW) | ODC-By |
| Wikipedia JA (Wikimedia) | CC BY-SA 4.0 |
| Tülu-3 SFT mixture (AllenAI) | 混合(各サブセットのライセンスに従う) |
License
Apache 2.0
Description
Languages
Text
100%